# Parser parser = argparse.ArgumentParser(description='SimCLR') parser.add_argument('--config_env', help='Config file for the environment') parser.add_argument('--config_exp', help='Config file for the experiment') args = parser.parse_args()

时间: 2024-04-28 12:26:08 浏览: 8
这段代码使用了Python标准库中的`argparse`模块,用于解析命令行参数。 首先,创建了一个`ArgumentParser`对象`parser`,并通过`description`参数设置了命令行帮助信息。然后,调用`add_argument`方法添加了两个命令行参数`--config_env`和`--config_exp`,分别用于指定环境配置文件和实验配置文件的路径。 最后,调用`parse_args`方法解析命令行参数,并将解析结果保存在`args`变量中。`args`是一个命名空间对象,可以通过属性的方式访问命令行参数的值。例如,如果想要获取`--config_env`参数的值,可以使用`args.config_env`来访问。 通过使用`argparse`模块,可以方便地从命令行接收用户输入的参数,并在代码中使用这些参数。这样可以提高程序的灵活性和可扩展性,也方便了用户的使用。
相关问题

# Parser parser = argparse.ArgumentParser(description='Graph Contrastive Clustering') parser.add_argument('--config_env', help='Config file for the environment') parser.add_argument('--config_exp', help='Config file for the experiment') args = parser.parse_args()

这段代码使用`argparse`库创建了一个解析器对象`parser`,用于解析命令行参数。 它定义了两个命令行参数`--config_env`和`--config_exp`,分别用于指定环境配置文件和实验配置文件的路径。 然后,使用`parser.parse_args()`方法解析命令行参数,并将解析结果存储在变量`args`中。 在命令行中,可以通过指定`--config_env`和`--config_exp`参数来传递环境配置文件和实验配置文件的路径。例如: ``` python script.py --config_env path/to/config_env.yml --config_exp path/to/config_exp.yml ``` 请注意,这段代码只是定义了命令行参数的解析器,并没有读取或使用实际的配置文件。在后续的代码中,可能会使用`args.config_env`和`args.config_exp`来获取配置文件的路径,并进行相应的处理。

parser.add_argument('--config_env', help='Config file for the environment')

这段代码使用`argparse`库的`add_argument`方法来添加一个命令行参数`--config_env`。 `--config_env`是参数的名称,以两个连字符开头表示它是一个长参数。长参数通常用于描述性的参数名称。 `help`参数用于提供关于参数的简短描述,用于帮助用户理解该参数的作用和使用方式。在这里,描述是"Config file for the environment",即环境配置文件的路径。 添加该命令行参数后,用户可以在命令行中使用`--config_env`选项并指定对应的值,例如: ``` python script.py --config_env path/to/config_env.yml ``` 这样,程序就可以通过`args.config_env`获取到用户指定的环境配置文件的路径。

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解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

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